ScholarGate
ผู้ช่วย
Process / pipelineNumerical integration

VEGAS

VEGAS เป็นอัลกอริทึม Monte Carlo แบบปรับตัวสำหรับการหาปริพันธ์เชิงตัวเลขของฟังก์ชันหลายมิติ ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการหาปริพันธ์มิติสูงที่พบบ่อยในการคำนวณฟิสิกส์อนุภาค โดยการปรับการกระจายการสุ่มตัวอย่างให้ละเอียดอย่างต่อเนื่องเพื่อรวมจุดในบริเวณที่มีส่วนช่วยสูง VEGAS ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการหาปริพันธ์ได้อย่างมากเมื่อเทียบกับ Monte Carlo แบบธรรมดา

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้Apply, compare, get guidance
Tools & resources
ดาวน์โหลดสไลด์
Learn & explore
วิดีโอเร็ว ๆ นี้

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

แผนที่ระเบียบวิธี

ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ

แหล่งอ้างอิง

  1. Lepage, G. P. (1978). A new algorithm for adaptive multidimensional integration. Journal of Computational Physics, 27(2), 192–203. DOI: 10.1016/0021-9991(78)90004-9
  2. Lepage, G. P. (1980). VEGAS: an adaptive multidimensional integration program. Cornell University preprint CLNS-80/447. link
  3. Nagy, M., & Nagy, I. (2005). Application of VEGAS integration algorithm for calculation of penetration depth in superconductors. Journal of Physics: Condensed Matter, 17(39), 6131. link

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). VEGAS Monte Carlo Adaptive Integration. ScholarGate. https://scholargate.app/th/particle-physics/vegas-monte-carlo

ระเบียบวิธีใด?

วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน

เปรียบเทียบเคียงข้างกัน

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateVegas Monte Carlo (VEGAS Monte Carlo Adaptive Integration). สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/particle-physics/vegas-monte-carlo · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026